ISODATA聚类算法的matlab程序
ISODATA聚类算法的matlab程序
作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
算法简介：聚类算法：ISODATA算法
数据见：MATLAB实例：PCA降维中的iris数据集，保存为：iris.data，最后一列是类标签。
demo_isodata.m
clear
clc
data_load=dlmread('iris.data');
[~,dim]=size(data_load);
x=data_load(:,1:dim-1);
K=3;
theta_N=1;
theta_S=1;
theta_c=4;
L=1;
I=5;
ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I)
ISODATA.m
function ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%input parameters%%%%%%
% x : data
% K : 预期的聚类中心数
% theta_N : 每一聚类中心中最少的样本数，少于此数就不作为一个独立的聚类
% theta_S ：一个聚类中样本距离分布的标准差
% theta_c : 两聚类中心之间的最小距离，如小于此数，两个聚类进行合并
% L : 在一次迭代运算中可以和并的聚类中心的最多对数
% I ：迭代运算的次数序号
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% step1
n = size(x,1);
N_c = K;
mean = cell(K,1);
for i=1:K
mean{i} = x(i,:);
end
ite = 1;
while ite<I
flag = 1;
while flag
%% step2
class = cell(size(mean));
for i=1:n
num = Belong2(x(i,:),mean);
class{num} = [class{num};x(i,:)];
end
%% step3
for i=1:N_c
size_i = size(class{i},1);
if size_i<theta_N
class_i = class{i};
mean = DeleteRow(mean,i);
class = DeleteRow(class,i);
N_c = N_c-1;
for j=1:size_i
class_ij = class_i(j,:);%the j'th row of class{i}
num = Belong2(class_ij,mean);
class{num} = [class{num};class_ij];
end
end
end %% step4
for i=1:N_c
if ~isempty(mean{i})
mean{i} = sum(class{i})./size(class{i},1);
end
end
%% step5
Dis = zeros(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
tmp = bsxfun(@minus,class{i},mean{i});
Dis(i) = sum(arrayfun(@(x)norm(tmp(x,:)),1:N_i))/N_i;
end
end
%% step6
D = 0;
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
D = D + N_i*Dis(i);
end
end
D = D/n;
%% step7
flag = 0;
if ite == I
theta_c = 0;
flag = 0;
elseif ~(N_c > K/2)
flag = 1;
elseif mod(ite,2)==0 || ~(N_c<2*K)
flag = 0;
end
%% 分裂处理
%% step8
if flag
flag = 0;
delta = cell(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
tmp = bsxfun(@minus,class{i},mean{i});
delta{i} = arrayfun(@(x)norm(tmp(:,x)),1:size(tmp,2))/N_i;
end
end %% step9
delta_max = cell(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
max_i = max(delta{i});
sub = find(delta{i}==max_i,1);
delta_max{i} = [max_i,sub];
end
end
%% step10
for i=1:N_c
if delta_max{i}(1) > theta_S
N_i =size(class{i},1);
con1 = (Dis(i)>D && N_i>2*(theta_N + 1));
con2 = ~(N_c>K/2);
if con1 || con2
%%%%这里分裂%%%%%
flag = 1;%一旦发生分裂，那么分裂一次后就返回第二步；若没发生分裂，则直接进入合并处理步
lamda = 0.5;
max_sub = delta_max{i}(2);
mean{i}(max_sub) = mean{i}(max_sub) + lamda * delta_max{i}(1);
addOneMean = mean{i};
addOneMean(max_sub) = addOneMean(max_sub) - lamda * delta_max{i}(1);
mean = [mean;addOneMean];
N_c = N_c+1;
break;
end
end
end end end
%% 合并处理
if L
%% step11
Distance = zeros(N_c,N_c);
for i=1:N_c-1
for j=i:N_c
Distance(i,j) = norm(mean{i}-mean{j});
end
end
%% step12
index = find(-Distance>theta_c);
keepIndex = [Distance(index),index];
[~, index] = sort(keepIndex(:,1));
if size(index,1) > L
index = index(1:L,:);
end
%% step13
if size(index,1) ~= 0
for id=1:size(index,1)
[m_i m_j]= seq2idx(index(id),N_c);
%%%%%这里合并%%%%%
N_mi = size(class{m_i},1);
N_mj = size(class{m_j},1);
mean{m_i} = (N_mi*mean{m_i} + N_mj*mean{m_j})/(N_mi+N_mj);
mean = DeleteRow(mean,m_j);
class{m_i} = [class{m_i};class{m_j}];
class = DeleteRow(class,m_j);
end
end
end
%% step14
ite=ite+1;
end
for i=1:N_c
fprintf('第%d类聚类中心为\n',i);
disp(mean{i});
fprintf('第%d类中元素为\n',i);
disp(class{i});
end
end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function number = Belong2(x_i,means)
INF = 10000;
min = INF;
kk = size(means,1);
number = 1;
for i=1:kk
if ~isempty(means{i})
if norm(x_i - means{i}) < min
min = norm(x_i - means{i});
number = i;
end
end
end
end function A_del = DeleteRow(A,r)
n = size(A,1);
if r == 1
A_del = A(2:n,:);
elseif r == n
A_del = A(1:n-1,:);
else
A_del = [A(1:r-1,:);A(r+1:n,:)];
end
end function [row col] = seq2idx(id,n)
if mod(id,n)==0
row = n;
col = id/n;
else
row = mod(id,n);
col = ceil(id/n);
end
end
结果
>> demo_isodata
第1类聚类中心为
6.6016 2.9857 5.3841 1.9159 第1类中元素为
7.0000 3.2000 4.7000 1.4000
6.4000 3.2000 4.5000 1.5000
6.9000 3.1000 4.9000 1.5000
6.5000 2.8000 4.6000 1.5000
6.3000 3.3000 4.7000 1.6000
6.6000 2.9000 4.6000 1.3000
6.7000 3.1000 4.4000 1.4000
5.9000 3.2000 4.8000 1.8000
6.3000 2.5000 4.9000 1.5000
6.6000 3.0000 4.4000 1.4000
6.8000 2.8000 4.8000 1.4000
6.7000 3.0000 5.0000 1.7000
6.0000 2.7000 5.1000 1.6000
6.7000 3.1000 4.7000 1.5000
6.3000 3.3000 6.0000 2.5000
5.8000 2.7000 5.1000 1.9000
7.1000 3.0000 5.9000 2.1000
6.3000 2.9000 5.6000 1.8000
6.5000 3.0000 5.8000 2.2000
7.6000 3.0000 6.6000 2.1000
7.3000 2.9000 6.3000 1.8000
6.7000 2.5000 5.8000 1.8000
7.2000 3.6000 6.1000 2.5000
6.5000 3.2000 5.1000 2.0000
6.4000 2.7000 5.3000 1.9000
6.8000 3.0000 5.5000 2.1000
5.7000 2.5000 5.0000 2.0000
5.8000 2.8000 5.1000 2.4000
6.4000 3.2000 5.3000 2.3000
6.5000 3.0000 5.5000 1.8000
7.7000 3.8000 6.7000 2.2000
7.7000 2.6000 6.9000 2.3000
6.0000 2.2000 5.0000 1.5000
6.9000 3.2000 5.7000 2.3000
5.6000 2.8000 4.9000 2.0000
7.7000 2.8000 6.7000 2.0000
6.3000 2.7000 4.9000 1.8000
6.7000 3.3000 5.7000 2.1000
7.2000 3.2000 6.0000 1.8000
6.2000 2.8000 4.8000 1.8000
6.1000 3.0000 4.9000 1.8000
6.4000 2.8000 5.6000 2.1000
7.2000 3.0000 5.8000 1.6000
7.4000 2.8000 6.1000 1.9000
7.9000 3.8000 6.4000 2.0000
6.4000 2.8000 5.6000 2.2000
6.3000 2.8000 5.1000 1.5000
6.1000 2.6000 5.6000 1.4000
7.7000 3.0000 6.1000 2.3000
6.3000 3.4000 5.6000 2.4000
6.4000 3.1000 5.5000 1.8000
6.0000 3.0000 4.8000 1.8000
6.9000 3.1000 5.4000 2.1000
6.7000 3.1000 5.6000 2.4000
6.9000 3.1000 5.1000 2.3000
5.8000 2.7000 5.1000 1.9000
6.8000 3.2000 5.9000 2.3000
6.7000 3.3000 5.7000 2.5000
6.7000 3.0000 5.2000 2.3000
6.3000 2.5000 5.0000 1.9000
6.5000 3.0000 5.2000 2.0000
6.2000 3.4000 5.4000 2.3000
5.9000 3.0000 5.1000 1.8000 第2类聚类中心为
5.6838 2.6784 4.0919 1.2676 第2类中元素为
5.5000 2.3000 4.0000 1.3000
5.7000 2.8000 4.5000 1.3000
4.9000 2.4000 3.3000 1.0000
5.2000 2.7000 3.9000 1.4000
5.0000 2.0000 3.5000 1.0000
5.9000 3.0000 4.2000 1.5000
6.0000 2.2000 4.0000 1.0000
6.1000 2.9000 4.7000 1.4000
5.6000 2.9000 3.6000 1.3000
5.6000 3.0000 4.5000 1.5000
5.8000 2.7000 4.1000 1.0000
6.2000 2.2000 4.5000 1.5000
5.6000 2.5000 3.9000 1.1000
6.1000 2.8000 4.0000 1.3000
6.1000 2.8000 4.7000 1.2000
6.4000 2.9000 4.3000 1.3000
6.0000 2.9000 4.5000 1.5000
5.7000 2.6000 3.5000 1.0000
5.5000 2.4000 3.8000 1.1000
5.5000 2.4000 3.7000 1.0000
5.8000 2.7000 3.9000 1.2000
5.4000 3.0000 4.5000 1.5000
6.0000 3.4000 4.5000 1.6000
6.3000 2.3000 4.4000 1.3000
5.6000 3.0000 4.1000 1.3000
5.5000 2.5000 4.0000 1.3000
5.5000 2.6000 4.4000 1.2000
6.1000 3.0000 4.6000 1.4000
5.8000 2.6000 4.0000 1.2000
5.0000 2.3000 3.3000 1.0000
5.6000 2.7000 4.2000 1.3000
5.7000 3.0000 4.2000 1.2000
5.7000 2.9000 4.2000 1.3000
6.2000 2.9000 4.3000 1.3000
5.1000 2.5000 3.0000 1.1000
5.7000 2.8000 4.1000 1.3000
4.9000 2.5000 4.5000 1.7000 第3类聚类中心为
5.0060 3.4180 1.4640 0.2440 第3类中元素为
5.1000 3.5000 1.4000 0.2000
4.9000 3.0000 1.4000 0.2000
4.7000 3.2000 1.3000 0.2000
4.6000 3.1000 1.5000 0.2000
5.0000 3.6000 1.4000 0.2000
5.4000 3.9000 1.7000 0.4000
4.6000 3.4000 1.4000 0.3000
5.0000 3.4000 1.5000 0.2000
4.4000 2.9000 1.4000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
5.4000 3.7000 1.5000 0.2000
4.8000 3.4000 1.6000 0.2000
4.8000 3.0000 1.4000 0.1000
4.3000 3.0000 1.1000 0.1000
5.8000 4.0000 1.2000 0.2000
5.7000 4.4000 1.5000 0.4000
5.4000 3.9000 1.3000 0.4000
5.1000 3.5000 1.4000 0.3000
5.7000 3.8000 1.7000 0.3000
5.1000 3.8000 1.5000 0.3000
5.4000 3.4000 1.7000 0.2000
5.1000 3.7000 1.5000 0.4000
4.6000 3.6000 1.0000 0.2000
5.1000 3.3000 1.7000 0.5000
4.8000 3.4000 1.9000 0.2000
5.0000 3.0000 1.6000 0.2000
5.0000 3.4000 1.6000 0.4000
5.2000 3.5000 1.5000 0.2000
5.2000 3.4000 1.4000 0.2000
4.7000 3.2000 1.6000 0.2000
4.8000 3.1000 1.6000 0.2000
5.4000 3.4000 1.5000 0.4000
5.2000 4.1000 1.5000 0.1000
5.5000 4.2000 1.4000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
5.0000 3.2000 1.2000 0.2000
5.5000 3.5000 1.3000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
4.4000 3.0000 1.3000 0.2000
5.1000 3.4000 1.5000 0.2000
5.0000 3.5000 1.3000 0.3000
4.5000 2.3000 1.3000 0.3000
4.4000 3.2000 1.3000 0.2000
5.0000 3.5000 1.6000 0.6000
5.1000 3.8000 1.9000 0.4000
4.8000 3.0000 1.4000 0.3000
5.1000 3.8000 1.6000 0.2000
4.6000 3.2000 1.4000 0.2000
5.3000 3.7000 1.5000 0.2000
5.0000 3.3000 1.4000 0.2000
2019-10-10 16:10:14
ISODATA聚类算法的matlab程序的更多相关文章
- canopy聚类算法的MATLAB程序
canopy聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚类算法简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到 ...
- mean shift聚类算法的MATLAB程序
mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的 ...
- KFCM算法的matlab程序（用FCM初始化聚类中心）
KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与 ...
- GMM算法的matlab程序
GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 h ...
- GMM算法的matlab程序（初步）
GMM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎 ...
- 聚类——GAKFCM的matlab程序
聚类——GAKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——GAKFCM文章中已介绍了GAKFCM算法的理论知识, ...
- 聚类——WKFCM的matlab程序
聚类——WKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——WKFCM文章中已介绍了WKFCM算法的理论知识,现在用 ...
- 聚类——KFCM的matlab程序
聚类——KFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——KFCM文章中已介绍了KFCM-F算法的理论知识,现在用m ...
- 聚类——FCM的matlab程序
聚类——FCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——FCM文章中已介绍了FCM算法的理论知识,现在用matlab ...
随机推荐
- Jenkins实现单一安卓项目打包多个module填坑实录
今天接手一个任务,已有项目结构上新添加了一个module,这个module打包工作需要在Jenkins上添加一个方便测试点击的打包工程 因为之前已有现成的打包工程,我直接新建了一个工程并且复制原有工程 ...
- MATLAB实例：构造网络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity)
MATLAB实例:构造网络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnbl ...
- JSON格式日期的转换
扒来的链接: https://blog.csdn.net/zhang33565417/article/details/99676975 感谢这位哥们儿的分享!
- 201871010102-常龙龙《面向对象程序设计（java）》第十六周学习总结
项目 内容 这个作业属于哪个课程 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/ 这个作业的要求在哪里 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p ...
- export 与 export default区别
export 输出对应 import 语句需要使用大括号 { } export 命令后面是输出指定对外接口,实质是在接口名与模块内部变量之间建立一一对应的关系 export 命令可以出现在模块的任何位 ...
- python第二次作业-titanic数据库练习
一.读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗. titanic数据集包含11个特征,分别是: Survived:0代表死亡,1代表存活Pclass:乘客所持票类,有三种值(1, ...
- 如何在AbpNext项目中使用Mysql数据库
配置步骤: 1.更改.Web项目的appsettings.json的数据库连接字符串.如:server=0.0.0.0;database=VincentAbpTest;uid=root;pwd=123 ...
- #3146. 「APIO 2019」路灯
#3146. 「APIO 2019」路灯 题目描述 一辆自动驾驶的出租车正在 Innopolis 的街道上行驶.该街道上有 \(n + 1\) 个停车站点,它们将街道划分成了 \(n\) 条路段.每一 ...
- Python extend函数解读
num = [1,2] print('将1迭代2次') num.extend([1]*2) print(num) print('将2迭代3次') num.extend([2] * 3) print(n ...
- ActiveMQ是什么，为什么使用MQ
是基于 Java 中的 JMS 消息服务规范实现的一个消息中间件. 1.系统解耦 采用中间件之后,就可以完美解决上述中因为耦合可能导致的问题.系统 A 不用去 关心下层服务调用方的问题. 2. 异步调 ...